Application of Artificial Intelligence in Early Detection of Lung Cancer
Langue : anglais
Edité par Academic Press, 2024
- Livre broché
- Occasion
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- Titre
- Application of Artificial Intelligence in Early Detection of Lung Cancer
- Auteur
- Chakrabarti, Amlan; Kar, Madhuchanda; Mukherjee, Jhilam; Das, Sayan
- Éditeur
- Academic Press
- Année de publication
- 2024
- État de l'article
- As New
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 0323952453
- ISBN à 13 chiffres
- 9780323952453
Application of Artificial Intelligence in Early Detection of Lung Cancer presents the most up-to-date computer-aided diagnosis techniques used to effectively predict and diagnose lung cancer. The presence of pulmonary nodules on lung parenchyma is often considered an early sign of lung cancer, thus using machine and deep learning technologies to identify them is key to improve patients' outcome and decrease the lethal rate of such disease. The book discusses topics such as basics of lung cancer imaging, pattern recognition techniques, deep learning, and nodule detection and localization. In addition, the book discusses risk prediction based on radiological analysis and 3D modeling.
This is a valuable resource for cancer researchers, oncologists, graduate students, radiologists, and members of biomedical field who are interested in the potential of AI technologies in the diagnosis of lung cancer.
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À propos de l’auteur
Jhilam Mukherjee PhD is currently a Senior Research Fellow of Centre of Excellence in Systems Biology and Biomedical Engineering, University of Calcutta, India. She received MCA from West Bengal University of Technology. She has completed her PhD in lung cancer detection using CT images from University of Calcutta and has more than five years of experience on computer-aided diagnosis for lung cancer. Her research interest on medical image processing, computer vision, and data analytics.
Dr. Amlan Chakrabarti PhD is former Dean, Faculty of Engineering and Technology of University of Calcutta. He was a Post-Doctoral fellow at the School of Engineering, Princeton University, USA, and has almost 20 years of experience in education and research. He is the recipient of Indian National Science Academy Visiting Faculty Fellowship (2014), JSPS Invitation Research Award (2016), Erasmus Mundus Leaders Award (2017), Hamied Visiting Professorship from University of Cambridge (2018) and Siksha Ratna Award by Dept. of Higher Education Govt. of West Bengal (2018). He is Associate Editor of the Elsevier's Journal of Computers and Electrical Engineering and holds 4 patents. His areas of research are Machine Learning, Computer Vision, Reconfigurable Computing, Cyber-physical Systems, VLSI CAD, and Quantum Computing.
Sayan Das MD is associate consultant in the Department of Interventional Radiology and Imaging, Peerless Hospital Kolkata. He has received his MD degree from Kathmandu University and has published several research papers on the characteristics of radiological imaging. His research interests are on interventional radiology and imaging and CAD methodologies using different modalities of radiological images.
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